Definiția regresiei

Ce este regresia?

Regresia este o metodă statistică utilizată în finanțe, investiții și alte discipline care încearcă să determine puterea și caracterul relației dintre o variabilă dependentă (de obicei notată cu Y) și o serie de alte variabile (cunoscute sub numele de variabile independente).

Regresia îi ajută pe managerii de investiții și financiari să aprecieze activele și să înțeleagă relațiile dintre variabile, cum ar fi prețurile mărfurilor și stocurile companiilor care se ocupă cu aceste mărfuri.

Regresia explicată

Cele două tipuri de bază de regresie sunt regresia liniară simplă și regresia liniară multiplă, deși există metode de regresie neliniară pentru date și analize mai complicate. Regresia liniară simplă utilizează o variabilă independentă pentru a explica sau prezice rezultatul variabilei dependente Y, în timp ce regresia liniară multiplă utilizează două sau mai multe variabile independente pentru a prezice rezultatul.

Regresia poate ajuta profesioniștii în finanțare și investiții, precum și profesioniștii din alte afaceri. Regresia poate ajuta, de asemenea, la prezicerea vânzărilor pentru o companie în funcție de vreme, vânzările anterioare, creșterea PIB-ului sau alte tipuri de condiții. Modelul de stabilire a prețurilor activelor de capital (CAPM) este un model de regresie des utilizat în finanțare pentru stabilirea prețurilor activelor și descoperirea costurilor de capital.

Forma generală a fiecărui tip de regresie este:

• Regresie liniară simplă: Y = a + bX + u
• Regresie liniară multiplă: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +… + b t X t + u

Unde:

• Y = variabila pe care încercați să o preziceți (variabilă dependentă).
• X = variabila pe care o utilizați pentru a prezice Y (variabilă independentă).
• a = interceptarea.
• b = panta.
• u = reziduul de regresie.

---

Există două tipuri de bază de regresie: regresia liniară simplă și regresia liniară multiplă.

Regresia ia un grup de variabile aleatorii, despre care se crede că prezice Y și încearcă să găsească o relație matematică între ele. Această relație este de obicei sub forma unei linii drepte (regresie liniară) care aproxima cel mai bine toate punctele de date individuale. În regresie multiplă, variabilele separate sunt diferențiate prin utilizarea de indici.

Chei de luat masa

• Regresia îi ajută pe managerii de investiții și financiari să aprecieze activele și să înțeleagă relațiile dintre variabile
• Regresia poate ajuta profesioniștii în finanțare și investiții, precum și profesioniștii din alte afaceri. 

Un exemplu real din lumea utilizării analizei de regresie

Regresia este adesea utilizată pentru a determina câți factori specifici, cum ar fi prețul unei mărfuri, ratele dobânzii, anumite industrii sau sectoare, influențează mișcarea prețurilor unui activ. CAPM menționat anterior se bazează pe regresie și este utilizat pentru a proiecta randamentele așteptate pentru stocuri și pentru a genera costuri de capital. Randamentele unei acțiuni sunt regresate față de randamentele unui indice mai larg, cum ar fi S&P 500, pentru a genera o versiune beta pentru acțiunile respective.

Beta este riscul stocului în raport cu piața sau indicele și se reflectă ca panta în modelul CAPM. Randamentul stocului în cauză ar fi variabila dependentă Y, în timp ce variabila independentă X ar fi prima de risc de piață.

Variabile suplimentare, cum ar fi capitalizarea de piață a unei acțiuni, ratele de evaluare și randamentele recente, pot fi adăugate la modelul CAPM pentru a obține estimări mai bune pentru randamente. Acești factori suplimentari sunt cunoscuți ca factori Fama-francezi, numiți după profesorii care au dezvoltat modelul de regresie liniară multiplă pentru a explica mai bine rentabilitățile activelor.